如何使用Plotly创建三元覆盖图?

如何使用Plotly创建三元覆盖图?

三元图是一种有用的显示组成数据的方法,其中三个变量相加为一个常数值。Plotly是一个强大的绘图库,可以轻松创建交互式三元覆盖图。在本教程中,我们将探讨如何使用Plotty创建三元覆盖图。

我们将演示两个使用Plotly创建覆盖图的示例。最后,我们将学习使用Plotly创建令人惊叹和信息丰富的三元覆盖图。要使用Plotly创建三元覆盖图,我们使用“scatterternary”跟踪类型。这种跟踪类型在三角形图上创建散点图,其中组件A、B和C表示等边三角形的顶点。点在三角形中的位置表示每个数据点中每个组件的比例。

示例1

这是一个使用Plotly创建三元覆盖图的示例;在这里,我们使用“scatterternary”跟踪类型。这个跟踪类型定义连接三元图顶点的线。在这个例子中,首先,我们创建了一个散点图,在三元图上用组件A、B和C的三个点。 “a”、“b”和“c”数组表示每个数据点中每个组件的比例。“marker”字典定义绘图上标记的外观。“ternary”字典中的“sum”参数指定三个组件应该总和为1。“aaxis”、“baxis”和“caxis”的字典定义了三元图的轴标签,接下来我们在“fig”中创建了这个图,最后,我们通过使用‘fig.show()’函数展示它。

import plotly.graph_objects as go

trace = go.Scatterternary(
   a=[0.2, 0.4, 0.1],
   b=[0.4, 0.1, 0.3],
   c=[0.4, 0.5, 0.6],

   mode='markers',
   marker=dict(
      symbol='circle',
      color='blue',
      size=10
   )
)

layout = go.Layout(

   ternary=dict(
      sum=1,
      aaxis=dict(title='Component A'),
      baxis=dict(title='Component B'),
      caxis=dict(title='Component C')
   )
)

fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
fig.show()
Bash

输出

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示例2

在这个例子中,首先,代码在三元图上生成由A、B、C、D和E标记的5个点的散点图。然后,每个点由其相对贡献定义,这些贡献由三角形的三个顶点表示。接下来,“ternary”属性的“sum”参数设置为1,表示每个点的坐标应总和为1。最后,我们使用“title”设置标题,使用“height”设置高度;最后,我们使用“fig.show()”函数绘制它。

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(go.Scatterternary({
   'mode': 'markers',
   'a': [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
   'b': [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.1],
   'c': [0.7, 0.3, 0.1, 0.4, 0.6],
   'marker': {
      'symbol': 100,
      'color': ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple'],
      'size': 10,
      'line': {'width': 2, 'color': 'white'}
   },
   'text': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
}))

fig.update_layout({
   'ternary': {
      'sum': 1,
      'aaxis': {'title': 'Variable 1'},
      'baxis': {'title': 'Variable 2'},
      'caxis': {'title': 'Variable 3'}
   },
   'height': 500
})

fig.show()
Bash

输出

如何使用Plotly创建三元覆盖图?

我们知道三元叠加图是一种在三维空间中使用三角形作为基础显示数据的绘图类型,三角形的三个角表示三个变量,它们的和是恒定的。Plotly是一个流行的Python库,用于创建交互式可视化,包括三元叠加图。它提供了几个函数来创建叠加图;我们还可以通过修改顶点和数据列表、调整迹线和图形布局的格式以及使用各种Plotly选项来自定义绘图的外观。总的来说,三元叠加图对于展示具有三个组成部分和其相对比重重要的数据(例如化学、地质和生态数据)非常有用。

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